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Una variable aleatoria es continua cuando todos susvalores posibles forman un intervalo la recta real.Toda variable aleato...
La función de densidad de probabilidad entere los punto a yb es la misma se que los extremos a y b se incluyan o no.      ...
Una variable aleatoria normal con media 0 y varianza 1 se denomina         normal estándar . Se usa la letra Z para denota...
Distribuciones gaussinas con diferentes media e igual                     dispersión
Distribuciones gaussinas con iguales  medias y diferentes dispersiones
Regla de aproximación   Una variable aleatoria normal con media µ y desviación                      estándar σ estará:   E...
Ejemplo 1. Encuentre                   P[ Z < 1.5]
.9331
Ejercicio 2. Encuentre:                            P[ Z ≥ .8]            P[ Z ≥ .8] = 1 - .788144601 = .211185
=.211185
Referencias:          Bioestadística: métodos y aplicacionesAutores: Francisca Ríus Díaz, Francisco Javier Barón López,Eli...
3.3 Variables Aleatorias Continuas
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3.3 Variables Aleatorias Continuas

  1. 1. Instituto Tecnológico Superior de Zacapoaxtla Departamento de Desarrollo Académico María del Consuelo Valle Espinosa Distribución exponencial. Distribución Normal.
  2. 2. Una variable aleatoria es continua cuando todos susvalores posibles forman un intervalo la recta real.Toda variable aleatoria continua X tiene una curvaasociada a ella. Se puede utilizar esta curva,formalmente conocida como la función de densidad deprobabilidad de la variable para obtener lasprobabilidades referidas a X.La probabilidad de que X tome un valor comprendidoentre a y b, siendo a menor que b como el área bajo lacurva dentro de este intervalo. P[a ≤ X ≤ b = área bajo la curva entre a y b
  3. 3. La función de densidad de probabilidad entere los punto a yb es la misma se que los extremos a y b se incluyan o no. P[a ≤ X ≤ b ] = P[a < X < b] El área total bajo la curva de densidad debe de ser igual a 1. La curva densidad nunca está debajo del eje x
  4. 4. Una variable aleatoria normal con media 0 y varianza 1 se denomina normal estándar . Se usa la letra Z para denotarla
  5. 5. Distribuciones gaussinas con diferentes media e igual dispersión
  6. 6. Distribuciones gaussinas con iguales medias y diferentes dispersiones
  7. 7. Regla de aproximación Una variable aleatoria normal con media µ y desviación estándar σ estará: Entre σ - µ y σ + µ con una probabilidad aproximada de 0.68 Entre σ - 2µ y σ + 2µ con una probabilidad aproximada de 0.95 Entre σ - 3µ y σ + 3µ con una probabilidad aproximada de 0.97Esta regla de aproximación permite que nos hagamos unaidea sobre si un determinado conjunto de datos se aproximao no a una normal.
  8. 8. Ejemplo 1. Encuentre P[ Z < 1.5]
  9. 9. .9331
  10. 10. Ejercicio 2. Encuentre: P[ Z ≥ .8] P[ Z ≥ .8] = 1 - .788144601 = .211185
  11. 11. =.211185
  12. 12. Referencias: Bioestadística: métodos y aplicacionesAutores: Francisca Ríus Díaz, Francisco Javier Barón López,Elisa Sánchez Font y Luis Parras Guijosa. Universidad deMálaga .Sitio en Internet:http://www.bioestadistica.uma.es/libro/ INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA ROSS, SHELDON M. Editorial REVERTE

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